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Somme de deux variables aléatoires

Définition

Il arrive que, on ne puisse pas modéliser une situation donnée à l’aide d’une seule variable aléatoire simple. C’est pourquoi il est parfois utile d’en additionner plusieurs ou bien d’en multiplier par un réel.

Définition

Soient $X$ et $Y$ deux variables aléatoires définies sur un univers $Ω$ et soit $λ$ un réel. On définit :

$X + Y$ la variable aléatoire somme de $X$ et $Y$ définie pour tout $ω \in Ω$ par $(X + Y) (ω) = X (ω) + Y (ω)$ .
$λ X$ la variable aléatoire produit de $λ$ et $X$ définie pour tout $ω \in Ω$ par $(λ X) (ω) = λ X (ω)$ .

Espérance, variance et écart-type

Une somme de variable aléatoire reste une variable aléatoire. Donc il est tout à fait possible de calculer l’espérance, la variance, l’écart-type, ... d’une somme de variables aléatoires.

Voyons dans un premier temps une propriété de l’espérance permettant de calculer plus facilement l’espérance d’une combinaison linéaire de variables aléatoires.

Linéarité de l’espérance

Soient $X$ et $Y$ deux variables aléatoires définies sur un univers $Ω$ et soit $λ$ un réel. Alors :

$E (X + Y) = E (X) + E (Y)$ .
$E (λ X) = λ E (X)$ .

Voyons désormais des formules permettant de calculer la variance et l’écart-type d’une combinaison linéaire de variables aléatoires.

Variance et écart-type

Soient $X$ et $Y$ deux variables aléatoires définies sur un univers $Ω$ et soit $λ$ un réel. Alors :

$V (X + Y) = V (X) + V (Y)$ si $X$ et $Y$ sont indépendantes (c’est-à-dire si le résultat de l’une n’a pas d’incidence sur le résultat de l’autre).
$V (λ X) = λ^{2} V (X)$ .
$σ (λ X) = λ^{2} σ (X)$ .

Somme de plusieurs variables aléatoires

Définition et propriétés

Nous allons tenter de généraliser un petit peu le concept vu dans la section précédente. En effet, au lieu d’étudier la somme de deux variables aléatoires, on va étudier la somme de $n$ variables aléatoires.

En classe de Terminale, on se limite au cas où ces variables aléatoires suivent une même loi.

Échantillon aléatoire

Un $n$ -uplet de variables aléatoires $(X_{1}, X_{2}, \dots, X_{n})$ qui sont toutes indépendantes et qui suivent une même loi de probabilité est appelé échantillon aléatoire de taille $n$ associé à cette loi.

Espérance de variables aléatoires de même loi

Soit $(X_{1}, X_{2}, \dots, X_{n})$ un échantillon aléatoire de taille $n$ . On pose $S_{n} = X_{1} + X_{2} + \dots + X_{n}$ et $M_{n} = \frac{S _{n}}{n}$ . Alors :

$E (S_{n}) = n E (X_{1})$ et $V (S_{n}) = nV (X_{1})$ .
$E (M_{n}) = E (\frac{S _{n}}{n}) = \frac{E ( S _{n} )}{n} = E (X_{1})$ et $V (M_{n}) = \frac{V ( S _{n} )}{n ^{2}} = \frac{V ( X _{1} )}{n}$ .

Somme / décompositions de certaines variables aléatoires

Nous allons maintenant énoncer une propriété utile qui permet de trouver la loi suivie par une somme de variables aléatoires indépendantes suivant une loi de Bernoulli.

Somme de variables aléatoires indépendantes suivant une même loi de Bernoulli

Soit $(X_{1}, X_{2}, \dots, X_{n})$ un échantillon aléatoire de taille $n$ associé à une loi de Bernoulli de paramètre $p$ .

Alors $X_{1} + X_{2} + \dots + X_{n}$ suit une loi binomiale $B (n; p)$ .

Enfin, signalons qu’il existe une réciproque de la première propriété qui permet de transformer une variable aléatoire suivant une loi binomiale en somme de variables aléatoires suivant une loi de Bernoulli.

Décomposition d’une variable aléatoire suivant une loi binomiale

Soit $X$ une variable aléatoire suivant une loi binomiale $B (n; p)$ .

Alors il existe $n$ variables aléatoires indépendantes $X_{1}$ , $X_{2}$ , ... , $X_{n}$ suivant toutes une loi de Bernoulli $B (p)$ , et telles que $X = X_{1} + X_{2} + \dots + X_{n}$ .

Concentration et loi des grands nombres

Inégalité de Bienaymé-Tchebychev

Soit $X$ une variable aléatoire d’espérance $E (X) = μ$ et de variance $V (X) = V$ . Alors pour tout réel strictement positif $δ$ , $P (∣ X - μ ∣ \geq δ) \leq \frac{V}{δ ^{2}}$ .

Inégalité de concentration

Soit $(X_{1}, X_{2}, \dots, X_{n})$ un échantillon aléatoire de taille $n$ associé à une loi d’espérance $μ$ et de variance $V$ . On pose $M_{n} = \frac{X _{1} + X _{2} + \dots + X _{n}}{n}$ , la moyenne empirique de cet échantillon.

Alors pour tout réel strictement positif $δ$ , $P (∣ M_{n} - μ ∣ \geq δ) \leq \frac{V}{n δ ^{2}}$ .

Loi des grands nombres

Loi faible des grands nombres

Alors pour tout réel strictement positif $δ$ , $n \to + \infty lim P (∣ M_{n} - μ ∣ \geq δ) = 0$ .